Prima c’era AlphaFold. Ora arriva AlphaGenome per il DNA.
Quando nel 2003 gli scienziati hanno sequenziato per la prima volta il genoma umano, hanno rivelato l’intera serie di istruzioni del DNA che costituiscono una persona. Ma non sapevamo ancora a cosa servissero tutti quei 3 miliardi di lettere genetiche.
Ora la divisione DeepMind di Google afferma di aver fatto un passo avanti nel tentativo di comprendere il codice con AlphaGenome, un modello di intelligenza artificiale che prevede gli effetti che piccoli cambiamenti nel DNA avranno su una serie di processi molecolari, come ad esempio l’aumento o la diminuzione dell’attività di un gene. È proprio il tipo di domanda che i biologi valutano regolarmente negli esperimenti di laboratorio.
“Per la prima volta abbiamo creato un unico modello che unifica molte sfide diverse legate alla comprensione del genoma”, afferma Pushmeet Kohli, vicepresidente della ricerca di DeepMind.
Cinque anni fa, la divisione AI di Google ha rilasciato AlphaFold, una tecnologia per prevedere la forma 3D delle proteine. Quel lavoro è stato premiato con il Nobel l’anno scorso e ha dato vita a uno spinout per la scoperta di farmaci, Isomorphic Labs, e a un boom di aziende che sperano che l’AI sia in grado di proporre nuovi farmaci.
AlphaGenome è un tentativo di portare avanti il lavoro dei biologi, rispondendo a domande fondamentali su come la modifica delle lettere del DNA alteri l’attività dei geni e, infine, su come le mutazioni genetiche influiscano sulla nostra salute.
“Abbiamo questi 3 miliardi di lettere di DNA che compongono il genoma umano, ma ogni persona è leggermente diversa e non comprendiamo appieno l’effetto di queste differenze”, afferma Caleb Lareau, biologo computazionale del Memorial Sloan Kettering Cancer Center che ha avuto accesso ad AlphaGenome. “Questo è lo strumento più potente che ci sia per modellare questo aspetto”.
Google afferma che AlphaGenome sarà gratuito per gli utenti non commerciali e prevede di rilasciare tutti i dettagli del modello in futuro. Secondo Kohli, l’azienda sta esplorando modi per “consentire l’uso di questo modello da parte di entità commerciali” come le aziende biotecnologiche.
Lareau afferma che AlphaGenome consentirà di eseguire virtualmente, su un computer, alcuni tipi di esperimenti che oggi si svolgono in laboratorio. Per esempio, gli studi sulle persone che hanno donato il loro DNA per la ricerca spesso rivelano migliaia di differenze genetiche, ognuna delle quali aumenta o diminuisce leggermente la probabilità che una persona si ammali di una malattia come l’Alzheimer.
Secondo Lareau, il software di DeepMind potrebbe essere usato per fare rapidamente previsioni sul funzionamento di ciascuna di queste varianti a livello molecolare, cosa che altrimenti richiederebbe lunghi esperimenti di laboratorio. “Si ottiene un elenco di varianti geniche, ma poi voglio capire quali di queste stanno effettivamente facendo qualcosa e dove posso intervenire”, dice. “Questo sistema ci permette di avvicinarci a una prima ipotesi su cosa farà una variante quando la osserveremo in un essere umano”.
Tuttavia, non aspettatevi che AlphaGenome possa prevedere molto sulle singole persone. Offre indizi sui dettagli molecolari dell’attività dei geni, non rivela i tratti o l’ascendenza di una persona.
“Non abbiamo progettato o convalidato AlphaGenome per la previsione del genoma personale, una sfida nota per i modelli di intelligenza artificiale”, ha dichiarato Google in un comunicato.
Alla base del sistema di intelligenza artificiale c’è la cosiddetta architettura transformer, inventata da Google, che alimenta anche modelli linguistici di grandi dimensioni come il GPT-4. Questo è stato addestrato su moltitudini di dati. Questo è stato addestrato su moltissimi dati sperimentali prodotti da progetti scientifici pubblici.
Lareau afferma che il sistema non cambierà in modo sostanziale il modo in cui il suo laboratorio lavora quotidianamente, ma potrebbe consentire nuovi tipi di ricerca. Per esempio, a volte i medici si imbattono in pazienti con tumori ultra-rari, pieni di mutazioni sconosciute. AlphaGenome potrebbe suggerire quali di queste mutazioni stanno realmente causando il problema alla radice, indicando eventualmente un trattamento.
“Un tratto distintivo del cancro è che mutazioni specifiche nel DNA fanno sì che i geni sbagliati si esprimano nel contesto sbagliato”, afferma Julien Gagneur, professore di medicina computazionale presso l’Università Tecnica di Monaco. “Questo tipo di strumento è utile per individuare quali mutazioni compromettono la corretta espressione genica”.
Lo stesso approccio potrebbe essere applicato ai pazienti con malattie genetiche rare, molti dei quali non conoscono mai l’origine della loro condizione, anche se il loro DNA è stato decodificato. “Possiamo ottenere i loro genomi, ma non sappiamo quali alterazioni genetiche causano la malattia”, afferma Gagneur. Secondo lui, AlphaGenome potrebbe fornire agli scienziati un nuovo modo per diagnosticare questi casi.
Alla fine, alcuni ricercatori aspirano a usare l’intelligenza artificiale per progettare interi genomi dalle fondamenta e creare nuove forme di vita. Altri pensano che i modelli saranno utilizzati per creare un laboratorio completamente virtuale per gli studi sui farmaci. “Il mio sogno sarebbe simulare una cellula virtuale”, ha dichiarato quest’anno Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind.
Kohli definisce AlphaGenome una “pietra miliare” sulla strada verso quel tipo di sistema. “AlphaGenome potrebbe non modellare l’intera cellula nella sua interezza… ma sta iniziando a far luce sulla semantica più ampia del DNA”, afferma Kohli.
